METODYCZNE ASPEKTY OCENY RZETELNOŚCI WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE POMIARÓW CECH GEOMETRYCZNYCH NASION FASOLI. Stanisław Konopka, Piotr Markowski

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "METODYCZNE ASPEKTY OCENY RZETELNOŚCI WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE POMIARÓW CECH GEOMETRYCZNYCH NASION FASOLI. Stanisław Konopka, Piotr Markowski"

Transkrypt

1 Acta Agroph., 2016, 23(3), METODYCZNE ASPEKTY OCENY RZETELNOŚCI WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE POMIARÓW CECH GEOMETRYCZNYCH NASION FASOLI Stanisław Konopka, Piotr Markowski Katedra Maszyn Roboczych i Metodologii Badań, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie ul. M. Oczapowskiego 11, Olsztyn stanislaw.konopka@uwm.edu.pl S t r e s z c z e n i e. Przedstawiono przykładowe podejście do oceny rzetelności wyników badań, przy wykorzystaniu statystycznych metod obliczeniowych. Procedurę oceny rzetelności wyników pomiarów wykonano modelowo dla cech geometrycznych nasion fasoli mierzonych, przy wykorzystaniu różnych przyrządów pomiarowych (suwmiarek: analogowej i cyfrowej oraz mikroskopu warsztatowego). Stwierdzono, że z praktycznego punktu widzenia (rozdzielanie składników mieszanin nasiennych) wyniki pomiarów cech geometrycznych nasion wykonywane za pomocą suwmiarek (z właściwą dokładnością odczytu) charakteryzują się wystarczającą rzetelnością. S ł o w a k l u c z o w e : rzetelność wyników badań, nasiona fasoli, różne przyrządy pomiarowe WSTĘP Jedną z istotniejszych kwestii związanych z planowaniem i realizacją procesów zbioru nasion oraz dalszych procesów pozbiorowych i przetwórczych jest monitorowanie ich właściwości fizycznych, głównie cech geometrycznych. Dane te są wykorzystywane do regulacji parametrów roboczych maszyn i urządzeń służących do: zbioru (omłotu), czyszczenia, sortowania, frakcjonowania, obłuskiwania, czy też rozdrabniania tych surowców. Do pomiarów geometrii nasion, zależnie od celów aplikacyjnych, badacze stosują różne metody i przyrządy. Są to głównie: suwmiarki, mikrometry, mikroskopy oraz zestawy aparaturowe do komputerowej analizy obrazu (Anders 2007, Frączek i Wróbel 2006, Jadwisieńczak i Kaliniewicz 2011, Kram i in. 2007, Tylek 2012). Do podstawowych kryteriów oceny jakości wyników tego rodzaju pomiarów zalicza się: trafność (validity) oraz rzetelność (reliability).

2 422 S. KONOPKA, P. MARKOWSKI Pojęcie trafności nie ma jednoznacznej definicji. Może ono dotyczyć np.: metody, stosowanych procedur obliczeniowych, poprawności stawianych hipotez, czy też wręcz badań jako całości. W odniesieniu do pomiarów, trafność identyfikowana jest ze stopieniem zgodności, z jakim przyrząd pomiarowy lub ocena (ilościowa) są przystosowane do mierzenia właściwych cech. Tak więc, pojęcie to jest utożsamiane z odpowiedzią na pytanie: czy udało się zmierzyć to, co było planowane? (Stanisz 2007, Hornowska 2001). Podobna sytuacja występuje w przypadku definicji rzetelności. Termin rzetelności, w ograniczeniu jego znaczenia do pomiarów, jest synonimem zwrotu godny zaufania i wiąże się ze: zgodnością, niesprzecznością oraz powtarzalnością. Jest to pojęcie, które określa taki sam wynik pomiaru, przy założeniu, że to co mierzymy, nie zmienia się (Stanisz 2007, Silverman 2009). Rzetelność i trafność to dwie powiązane cechy. Wielokrotnie ilustrowany w literaturze przykład dotyczący tego zagadnienia strzał do tarczy z pomiarowym punktem będącym jej środkiem świadczy o możliwości występowania różnych powiązań wymienionych cech w trakcie wykonywania pomiarów. Należy jednak zauważyć, że znacznie większą uwagę poświęca się zagadnieniu rzetelności pomiarów (badań). Autorzy licznych prac z tego zakresu podkreślają rangę tego pojęcia, odnosząc się generalnie do: dokładności, precyzyjności i poprawności wykonywanych zadań. Podkreślają również fakt, że samo dysponowanie dobrymi metodami (dotyczy to głównie statystycznych metod obliczeniowych), w praktyce nie pozwala na dokładne policzenie rzetelności, a jedynie na jej oszacowanie (Borzykowski i Domańska 2004, Hornowska 2001, Polska Norma , 2002, Taylor 2002). Celem pracy jest przedstawienie modelowego podejścia do oceny rzetelności pomiarów wielkości geometrycznych za pomocą trzech urządzeń pomiarowych w oparciu o statystyczne metody obliczeniowe. METODYKA BADAŃ Materiał badawczy stanowiły nasiona fasoli wielokwiatowej (Phaseolus coccineus L.) odmiany Piękny Jaś o bardzo dużych białych nasionach, która jest zaliczana do najczęściej uprawianych w Polsce (Podbielkowski 1989). Partię nasion do badań pozyskano od firmy handlowej Kupiec Sp. z o.o. Była ona oznaczona numerem C005 PL i przeznaczona do sprzedaży detalicznej. Do pomiaru podstawowych cech geometrycznych nasion, tj.: długości (wymiar największy), szerokości (wymiar pośredni) i grubości (wymiar najmniejszy) stosowano: dwie suwmiarki (analogową i cyfrową) oraz mikroskop warsztatowy typu MWM 2325 wyposażony w głowicę goniometryczną. Suwmiarka analogowa (firmy JOBI ) charakteryzowała się dokładnością odczytu wyników pomiarów wynoszącą 0,02 mm, natomiast suwmiarka cyfrowa (firmy PROFIX Sp. z o.o.)

3 METODYCZNE ASPEKTY OCENY RZETELNOŚCI WYNIKÓW BADAŃ NA i mikroskop warsztatowy dokładnością odczytu do 0,01 mm. Pomiary cech nasion wykonywano w trzech wzajemnie prostopadłych płaszczyznach. Technika pomiarów za pomocą wymienionych suwmiarek jest inżynierom ogólnie znana. Natomiast w przypadku mikroskopu warsztatowego nasiona przyklejano za pomocą dwustronnej taśmy klejącej do przeźroczystej płytki montowanej w kłach przyrządu. Pomiary wymiarów w dwóch wzajemnie prostopadłych płaszczyznach (długości i szerokości) wykonywano bezpośrednio, poprzez ustawienie linii podziałowej obiektywu na zarys krawędzi obrazu nasiona i określeniu różnic między wskazaniami (początkowym i końcowym) na pokrętłach śrub mikrometrycznych. Pomiar trzeciego wymiaru (grubości) dokonywano po obróceniu płytki wraz z przyklejonym nasionem o kąt 90 (Konopka 1999, Paczyński 2003). Do badań wybrano losowo 300 nasion, które ponumerowano markerem kolejnymi liczbami. Nasiona te wykorzystano jako próbkę badawczą. Dla każdego z nasion określano ten sam wymiar, za pomocą wymienionych przyrządów pomiarowych. W ten sposób uzyskano zbiór wyników składający się z wartości poszczególnych cech geometrycznych wyznaczonych różnymi przyrządami (pomiary niezależne). METODY OPRACOWANIA WYNIKÓW BADAŃ Wyniki badań opracowano statystycznie, stosując następujące procedury: 1. Wyznaczenie podstawowych miar położenia i rozproszenia wyników pomiarów poszczególnych cech danymi przyrządami pomiarowymi; 2. Sprawdzenie, czy liczebność próbki przyjętej do pomiarów jest wystarczająca. Do obliczeń stosowano następującą zależność (Greń 1984): d max t s 2 2 n o (1) gdzie: d max maksymalny błąd szacunku wartości poszczególnych cech, t α wartość odczytana z rozkładu t-studenta dla współczynnika ufności 1-α = 0,95 oraz k = n o 1 stopni swobody, n o liczebność próby wstępnej (n o = 300), s 2 wariancja oszacowana dla próby wstępnej. W przypadku, gdy zachodziła relacja (2): d max d (2) przy czym (d) oznacza założony błąd pomiaru danej cechy (d = 0,01 mm) liczebność próby przyjętej do badań uznawano za wystarczającą;

4 424 S. KONOPKA, P. MARKOWSKI 3. Weryfikację hipotez zakładających, że empiryczne rozkłady wartości poszczególnych cech (mierzone poszczególnymi przyrządami pomiarowym) są zgodne z rozkładem normalnym. Obliczenia przeprowadzono, stosując testy: Kołmogorowa-Smirnowa (z poprawką Lillieforsa) oraz χ 2 -Pearsona. Wyniki tych testów odgrywają kluczową rolę w wyborze dalszych procedur obliczeniowych (Rabiej 2012, Stanisz 1998); 4. Ocenę jednorodności wariancji zmierzonej cechy (test Levene a) w przypadku zgodności jej rozkładu z rozkładem normalnym; 5. Porównanie istotności różnic między średnimi wartościami poszczególnych cech zmierzonych różnymi przyrządami pomiarowymi. Jeśli rozkład zmierzonej cechy był zgodny z rozkładem normalnym i występowała jednorodność wariancji, do obliczeń stosowano jednoczynnikową analizę wariancji (ANOVA). W przeciwnym przypadku, korzystano z nieparametrycznego odpowiednika jednoczynnikowej analizy wariancji dla wielu prób niezależnych, tj. testu Kruskala-Wallisa. Dodatkowo, gdy wykazano występowanie statystycznie istotnych różnic między średnimi wartościami mierzonej cechy, przeprowadzano testy post-hoc. W sytuacji, gdy dotyczyło to analizy ANOVA, istotność różnic sprawdzano testami o różnej czułości, tj.: NIR Fishera, Scheffego, HSD Tukeya oraz Duncana, a jeśli odnosiło się do wyników testu Kruskala-Wallisa korzystano z opcji wielokrotnych porównań dla średnich wartości rang. Celem tych analiz było wyodrębnienie tzw. grup jednorodnych (Rabiej 2012, Stanisz 1998). Obliczenia przeprowadzono przy poziomie istotności α = 0,05, posługując się programem statystycznym STATISTICA PL (Rabiej 2012, Stanisz 1998). WYNIKI BADAŃ I ICH ANALIZA Na podstawie wyników badań i obliczeń ustalano, że uwzględniona w badaniach wstępna liczebność próbki (n o = 300), była wystarczająca. Dla przyjętego błędu pomiaru poszczególnych cech (d = 0,01 mm) różnymi przyrządami pomiarowymi wyliczone minimalne liczebności próby nie przekraczały 180 nasion. W kolejnym etapie sprawdzono zgodność rozkładu poszczególnych wymiarów nasion zmierzonych różnymi przyrządami z rozkładem normalnym. Stwierdzono, że jedynie w przypadku wyników pomiarów szerokości nasion (rys. 1) nie było podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej H 0 : zakładającej zgodność rozkładu mierzonej cechy z rozkładem normalnym. Świadczą o tym wartości prawdopodobieństw (p) testów stosowanych do tej analizy, które są statystycznie nieistotne (p > 0,05). Wyniki takie odnotowano dla wszystkich przyrządów pomiarowych. Ponadto, wartość prawdopodobieństwa testu weryfikującego jednorodność wariancji (Levene a) pomiaru tej cechy za pomocą różnych przyrządów była bardzo wysoka (p = 0,992) i wskazująca na brak statystycznie istotnych

5 METODYCZNE ASPEKTY OCENY RZETELNOŚCI WYNIKÓW BADAŃ NA różnic w ocenie homogeniczności wariancji wyników pomiarów różnymi przyrządami. Dlatego, do kolejnych analiz związanych z określeniem istotności między średnimi wartościami tej cechy, uzyskanymi z pomiarów różnymi przyrządami pomiarowymi, wykorzystano parametryczną analizę wariancji ANOVA. Rys. 1. Histogramy i parametry istotności rozkładu poszczególnych szerokości nasion fasoli zmierzonych różnymi przyrządami pomiarowymi Fig. 1. Histograms and parameters of significance distribution of width of bean seeds measured using various measuring instruments

6 426 S. KONOPKA, P. MARKOWSKI Niestety, relacji takich nie stwierdzono dla długości i grubości nasion fasoli. Wartości prawdopodobieństw (p) oceny zgodności rozkładów wymienionych cech z rozkładem normalnym, dla wszystkich przyrządów pomiarowych, były mniejsze od 0,05 (rys. 2). Rys. 2. Histogramy i parametry istotności rozkładu poszczególnych cech geometrycznych (długość i grubość) nasion fasoli zmierzonych różnymi przyrządami pomiarowymi Fig. 2. Histograms and parameters of significance distribution of individual geometric features (length and thickness) of bean seeds measured using various measuring instruments

7 METODYCZNE ASPEKTY OCENY RZETELNOŚCI WYNIKÓW BADAŃ NA W tej sytuacji hipotezę zerową (H 0 ) trzeba było odrzucić na korzyść hipotezy alternatywnej (H 1 ). Prawdopodobną przyczyną takiego stanu rzeczy mogło być sortowanie nasion fasoli (przeznaczonej na cele spożywcze) w urządzeniu, w którym do separacji wykorzystano jeden (lub oba) z wymienionych wymiarów jako cechę rozdzielczą. W rezultacie mogło to spowodować wydzielenie frakcji nasion ograniczonych wymiarowo. Niespełnienie podstawowego warunku parametrycznych testów statystycznych wymusiło konieczność zastosowania do określenia istotności różnic między średnimi wartościami tych cech, uzyskanymi z pomiarów różnymi przyrządami pomiarowymi, nieparametrycznego testu Kruskala-Wallisa. Należy podkreślić, że jest to test słabszy (od opisanego powyżej parametrycznego testu ANOVA), ale nie wymaga zgodności rozkładu mierzonej cechy z rozkładem normalnym oraz spełnienia warunku jednorodności wariancji. Wyniki szczegółowych analiz porównań wyników pomiarów tych samych cech nasion fasoli, przy wykorzystaniu różnych przyrządów pomiarowych, przedstawiono w tabeli 1. W tabeli tej podano rezultaty obliczeń dla testów głównych weryfikujących hipotezę (H 0 ) oraz wybranego testu post-hoc (w przypadku analizy ANOVA) i porównań wielokrotnych w sytuacji stwierdzenia istotnych różnic w testach Kruskala-Wallisa (długość i grubość nasion). Ogólne zestawienie parametrów statystycznych dotyczących miar położenia i rozproszenia wyników pomiarów cech geometrycznych nasion fasoli różnymi przyrządami pomiarowymi oraz wyników porównań średnich wartości (rang) poszczególnych wymiarów przedstawiono w tabeli 2. Wyniki analiz (ANOVA i Kruskala-Wallisa) wykazały występowanie statystycznie istotnych różnic między średnimi wartościami dla poszczególnych wymiarów nasion określonych za pomocą różnych przyrządów pomiarowych. Potwierdziły to testy post-hoc, które pozwoliły wyodrębnić tzw. grupy jednorodne (grupy, których wartości średnie nie różnią się statystycznie istotnie). Należy podkreślić, że chociaż do oceny istotności różnic między średnimi wartościami (ANOVA) stosowano testy post-hoc o różnej czułości, to efekty końcowe obliczeń (rozkład grup jednorodnych) były tożsame (w tabeli 1 podano przykładowe wyniki obliczeń dla testu Duncana). Ponieważ różnice między wartościami poszczególnych parametrów statystycznych dla danych wymiarów nasion są dyskretne, postanowiono zilustrować je w formie graficznej (rys. 3).

8 428 S. KONOPKA, P. MARKOWSKI Tabela 1. Zestawienie wyników obliczeń weryfikujących istotność różnic między średnimi wartościami poszczególnych wymiarów nasion fasoli mierzonych różnymi przyrządami Table 1. Summary of the calculations results that verify the significance of differences between mean values of bean seeds dimensions measured by various instruments Zmienna przyrząd pomiarowy Variable measuring instrument Szerokość nasion / Width of seeds (ANOVA test) Efekt: F(2,897) = 5,2411; p = 0,0055 Prawdopodobieństwa testów post-hoc Duncana Probability Duncan s tests Suwmiarka analogowa X = 11,46 X = 11,55 Mikroskop warsztatowy X = 11,34 Suwmiarka analogowa 0,3438 0,0636 0,3438 0,0071 Mikroskop warsztatowy 0,0636 0,0071 Długość nasion / Length of seeds (Kruskala-Wallisa test) H (2, N = 900) = 9,578131; p = 0,0083 Prawdopodobieństwa porównań wielokrotnych Zmienna Probability of multiple comparisons przyrząd pomiarowy Suwmiarka Variable analogowa measuring instrument R = 479,69 R = 456,88 Mikroskop warsztatowy R = 414,94 Suwmiarka analogowa 0,8477 0,1444 0,8477 0,0068 Mikroskop warsztatowy 0,1444 0,0068 Grubość nasion / Thickness of seeds (Kruskala-Wallisa test) H (2, N = 900) = 31,99151; p = 0,0000 Prawdopodobieństwa porównań wielokrotnych Zmienna Probability of multiple comparisons przyrząd pomiarowy Suwmiarka Variable analogowa measuring instrument R = 482,15 R = 488,08 Suwmiarka analogowa Mikroskop warsztatowy Mikroskop warsztatowy Toolmaker s microscope R = 381,28 1,0000 0,0000 1,0000 0,0000 0,0000 0,0000 X wartość średnia / mean value (mm); R średnia ranga / mean rank

9 METODYCZNE ASPEKTY OCENY RZETELNOŚCI WYNIKÓW BADAŃ NA Rys. 3. Zmienność wyników pomiarów wymiarów nasion fasoli (odpowiednio: długości, szerokości i grubości) określonych za pomocą różnych przyrządów pomiarowych: S A suwmiarka analogowa, S C suwmiarka cyfrowa, M W mikroskop warsztatowy Fig 3. The variability of measurements of dimensions of bean seeds (respectively: length, width and thickness) determined by the various measuring instruments: S A analog caliper, S C digital caliper, M W toolmaker s microscope Z danych przedstawionych w tabelach 1 i 2 oraz zilustrowanych na rysunku 3 wynika, że w przypadku długości i szerokości nasion można wyróżnić (pod względem różnic między średnimi wartościami) dwie grupy jednorodne, które nie są rozłączne. Do grupy pierwszej należy zaliczyć wyniki pomiarów określonych za pomocą suwmiarek: analogowej i cyfrowej, zaś do grupy drugiej wyniki pomiarów zmierzonych za pomocą suwmiarki analogowej i mikroskopu warsztatowego. Istotne statystycznie różnice między średnimi wartościami poszczególnych wymiarów odnotowano w przypadku pomiarów wykonanych przy użyciu suwmiarki cyfrowej i mikroskopu warsztatowego (prawdopodobieństwo porównań średnich wartości dla tej kombinacji zmiennych p < 0,05 we wszystkich wymienionych testach post-hoc.

10 430 S. KONOPKA, P. MARKOWSKI Tabela 2. Zestawienie wartości statystyk opisowych i wyników porównań średnich wartości (rang) wymiarów nasion fasoli mierzonych różnymi przyrządami Table 2. Summary of descriptive statistics and the results of comparisons of average values (ranks) of bean seeds dimensions measured by various instruments Przyrząd pomiarowy Measuring instrument Suwmiarka analogowa Mikroskop warsztatowy Suwmiarka analogowa Mikroskop warsztatowy Suwmiarka analogowa Mikroskop warsztatowy Średnia* Mean (mm) Minimum Minimum (mm) Maksimum Maximum (mm) Odchylenie standardowe Standard deviation (mm) Długość nasion / Length of seeds Współczynnik zmienności Coefficient of variation (%) 17,71 a,b 11,82 21,24 1,217 6,87 17,81 a 11,89 21,35 1,232 6,92 17,53 b 11,75 20,95 1,216 6,94 Szerokość nasion / Width of seeds 11,46 a,b 8,06 13,44 0,796 6,94 11,55 a 8,22 13,59 0,799 6,91 11,34 b 8,15 13,52 0,790 6,96 Grubość nasion / Thickness of seeds 7,84 a 5,04 9,54 0,731 9,33 7,83 a 5,08 9,54 0,726 9,28 7,55 b 4,71 9,38 0,756 10,01 * wartości średnie poszczególnych wymiarów nasion oznaczone tymi samymi literami nie różnią się statystycznie istotnie (grupy jednorodne) / values of the each seed dimension marked by the same letter do not differ statistically significantly (homogeneous groups) Nieco odmienną sytuację stwierdzono w przypadku porównań średnich grubości nasion fasoli. Wyniki testów post-hoc wykazały występowanie dwóch odrębnych grup jednorodnych. Do pierwszej należy zaliczyć wyniki pomiarów wykonanych przy użyciu suwmiarek (analogowej i cyfrowej), zaś do drugiej wyniki pomiarów wykonanych za pomocą mikroskopu warsztatowego.

11 METODYCZNE ASPEKTY OCENY RZETELNOŚCI WYNIKÓW BADAŃ NA PODSUMOWANIE Reasumując wyniki badań i obliczeń, można stwierdzić, że pomimo oczekiwań związanych z uzyskaniem bardziej precyzyjnych i dokładnych wyników pomiarów cech geometrycznych nasion fasoli przy wykorzystaniu mikroskopu warsztatowego (mierzony jest powiększony obraz obiektu badań), takiej relacji nie odnotowano. Zastosowanie właściwych metod analizy wyników badań pozwoliło wykazać brak statystycznie istotnych różnic między średnimi wartościami ocenianej cechy (długości i szerokości nasion) za pomocą suwmiarki analogowej i mikroskopu warsztatowego. Istotne różnice w ocenie średnich wartości mierzonej cechy, przy wykorzystaniu wymienionych przyrządów pomiarowych, zarejestrowano jedynie w przypadku szacowania wymiaru najmniejszego (grubości nasion). Z kolei, oszacowane różnice w statystycznej rozbieżności między średnimi wartościami poszczególnych cech nasion, przy ich pomiarze za pomocą suwmiarek (analogowej i cyfrowej), nie były statystycznie istotne grupy jednorodne. Można więc wysnuć wniosek ogólny, że z praktycznego punktu widzenia (rozdzielanie składników mieszanin nasiennych) wyniki pomiarów cech geometrycznych nasion wykonywane za pomocą suwmiarek (z właściwą dokładnością odczytu) charakteryzują się wystarczającą rzetelnością. Ponadto, pomiary te są łatwiejsze do wykonania i bardziej wydajne krótszy czas pomiaru, brak konieczności przyklejania nasion oraz mniejsze obciążenie osoby prowadzącej badania. LITERATURA Anders A., Analiza obrazu jako metoda oceny skuteczności obłuskiwania okrywy nasion gorczycy białej. Acta Agroph., 10(2), Borzykowski J., Domańska A. K., Współczesna metrologia. WNT, Warszawa. Frączek J., Wróbel M., Metodyczne aspekty oceny kształtu nasion. Inżynieria Rolnicza 12(87), Greń, J., Statystyka matematyczna. Modele i zadania. PWN, Warszawa. Hornowska E., Testy psychologiczne: teoria i praktyka. Wydawnictwo Naukowe Scholar. Jadwisieńczak K., Kaliniewicz Z., Analiza procesu czyszczenia nasion gorczycy. Cz. 1. Cechy fizyczne nasion. Inżynieria Rolnicza, 9(134), Konopka S., Divisibility degree evaluation of the selected components of the buckwheat seed mix based on the geometrical features. Techn. Sc., 2. Olsztyn, Kram B.B., Woliński J., Wolińska J., Porównanie cech geometrycznych orzeszków z okrywą i bez u gryki formy Red Corolla. Acta Agroph., 9(3), Podbielkowski Z., Słownik roślin użytkowych. PWRiL, Warszawa. Paczyński P., Metrologia techniczna. Przewodnik do wykładów, ćwiczeń i laboratoriów. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań. PN-ISO Dokładność (poprawność i precyzja) metod pomiarowych wyników pomiarów. Część 1: Ogólne zasady i definicje. Wyd. Polski Komitet Normalizacyjny, Warszawa. Rabiej M., Statystyka z programem Statistica. Wyd. HELION, Gliwice.

12 432 S. KONOPKA, P. MARKOWSKI Silverman D., Interpretacja danych jakościowych. PWN, Warszawa. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki w oparciu o program STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Wyd. StatSoft Polska, Kraków. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki w oparciu o program STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 3. Analizy wielowymiarowe. Wyd. StatSoft Polska, Kraków. Taylor J. R., Wstęp do analizy błędu pomiarowego. PWN, Warszawa. Tylek P., Wielkość i kształt jako cechy rozdzielcze nasion dębu szypułkowego (Quercus robur L.). Acta Agroph., 19(3), METHODOLOGICAL ASPECTS OF EVALUATION OF THE RELIABILITY OF THE RESEARCH RESULTS ON THE EXAMPLE OF MEASUREMENT OF GEOMETRIC FEATURES OF SEEDS OF BEAN Stanisław Konopka, Piotr Markowski Department of Working Machines and Research Methodology University of Warmia and Mazury in Olsztyn ul. M. Oczapowskiego 11, Olsztyn stanislaw.konopka@uwm.edu.pl A b s t r a c t. This study presents an example of approach to assess the reliability of test results using statistical methods of calculation. The procedure for assessing the reliability of the results of measurements was modeled for geometrical features of bean seeds measured using various instruments (analog caliper, digital caliper and toolmaker s microscope). It was found that from a practical point of view (separating components of seed mixtures) the results of measurements of geometric features of seeds carried out using calipers (with proper accuracy) can provide sufficient reliability. K e y w o r d s : reliability of results, seeds of bean, various measuring instruments

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 24 60-965 POZNAŃ (budynek Centrum Mechatroniki, Biomechaniki i Nanoinżynierii) www.zmisp.mt.put.poznan.pl

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Wykład 3 Hipotezy statystyczne Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza

Bardziej szczegółowo

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul Jana Pawła II 24 60-965 POZNAŃ budynek Centrum Mechatroniki, iomechaniki i Nanoinżynierii) wwwzmispmtputpoznanpl tel +48

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wiesława MALSKA Politechnika Rzeszowska, Polska Anna KOZIOROWSKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wstęp Wnioskowanie statystyczne

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład ) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Weryfikacja (testowanie) hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych

Bardziej szczegółowo

Przykład 1. (A. Łomnicki)

Przykład 1. (A. Łomnicki) Plan wykładu: 1. Wariancje wewnątrz grup i między grupami do czego prowadzi ich ocena 2. Rozkład F 3. Analiza wariancji jako metoda badań założenia, etapy postępowania 4. Dwie klasyfikacje a dwa modele

Bardziej szczegółowo

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. dr hab. Jerzy Nakielski Katedra Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. Etapy wnioskowania statystycznego 2. Hipotezy statystyczne,

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Spis treści 3 SPIS TREŚCI Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ROZKŁADÓW PODSTAWOWYCH CECH FIZYCZNYCH ZIAREN GRYKI I ŁUSZCZYN RZODKWI ŚWIRZEPY W ASPEKCIE MODELOWANIA PROCESÓW ROZDZIELCZYCH

ANALIZA ROZKŁADÓW PODSTAWOWYCH CECH FIZYCZNYCH ZIAREN GRYKI I ŁUSZCZYN RZODKWI ŚWIRZEPY W ASPEKCIE MODELOWANIA PROCESÓW ROZDZIELCZYCH Zdzisław Kaliniewicz, Piotr Markowski, Tadeusz Rawa Katedra Maszyn Roboczych i Procesów Separacji Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie ANALIZA ROZKŁADÓW PODSTAWOWYCH CECH FIZYCZNYCH ZIAREN GRYKI

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

Bardziej szczegółowo

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? W pliku zalezne_10.sta znajdują się dwie zmienne: czasu biegu przed rozpoczęciem cyklu treningowego (zmienna 1) oraz czasu biegu po zakończeniu

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka matematyczna. Wykład IV. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 2 3 Definicja 1 Hipoteza statystyczna jest to przypuszczenie dotyczące rozkładu (wielkości parametru lub rodzaju) zmiennej

Bardziej szczegółowo

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu

Bardziej szczegółowo

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład

Bardziej szczegółowo

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0 Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji Wydawnictwo UR 2016 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 4/18/2016 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2016.4.48 WIESŁAWA MALSKA Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej LABORATORIUM 3 Przygotowanie pliku (nazwy zmiennych, export plików.xlsx, selekcja przypadków); Graficzna prezentacja danych: Histogramy (skategoryzowane) i 3-wymiarowe; Wykresy ramka wąsy; Wykresy powierzchniowe;

Bardziej szczegółowo

POMIARY POŚREDNIE. Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska

POMIARY POŚREDNIE. Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 2 60-965 POZNAŃ (budynek Centrum Mechatroniki, Biomechaniki i Nanoinżynierii) www.zmisp.mt.put.poznan.pl

Bardziej szczegółowo

1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe

1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe Zjazd 7. SGGW, dn. 28.11.10 r. Matematyka i statystyka matematyczna Tematy 1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe nna Rajfura 1 Zagadnienia Przykład porównania wielu obiektów w

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1. Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w

Bardziej szczegółowo

POMIARY POŚREDNIE POZNAŃ III.2017

POMIARY POŚREDNIE POZNAŃ III.2017 Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 24 60-965 POZNAŃ (budynek Centrum Mechatroniki, Biomechaniki i Nanoinżynierii) www.zmisp.mt.put.poznan.pl

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów stat. Hipoteza statystyczna Dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1. Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1. Wykonano pewien eksperyment skuteczności działania pewnej reklamy na zmianę postawy. Wylosowano 10 osobową próbę studentów, których poproszono o ocenę pewnego produktu,

Bardziej szczegółowo

PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW

PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW 1. NAZWA PRZEDMIOTU : BIOSTATYSTYKA 2. NAZWA JEDNOSTKI (jednostek

Bardziej szczegółowo

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03 Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy

Bardziej szczegółowo

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na

Bardziej szczegółowo

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności: Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności

Bardziej szczegółowo

Analiza niepewności pomiarów

Analiza niepewności pomiarów Teoria pomiarów Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej Dr hab. inż. Paweł Majda www.pmajda.zut.edu.pl Podstawy statystyki matematycznej Histogram oraz wielobok liczebności zmiennej

Bardziej szczegółowo

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 11 DOŚWIADCZENIE JEDNOCZYNNIKOWE W UKŁADZIE CAŁKOWICIE LOSOWYM PORÓWNANIA SZCZEGÓŁOWE

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 11 DOŚWIADCZENIE JEDNOCZYNNIKOWE W UKŁADZIE CAŁKOWICIE LOSOWYM PORÓWNANIA SZCZEGÓŁOWE WYKŁAD 11 DOŚWIADCZENIE JEDNOCZYNNIKOWE W UKŁADZIE CAŁKOWICIE LOSOWYM PORÓWNANIA SZCZEGÓŁOWE Było: Przykład. W doświadczeniu polowym załoŝonym w układzie całkowicie losowym w czterech powtórzeniach porównano

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Analiza Danych

Statystyka i Analiza Danych Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych testy dla dwóch zbiorowości

Weryfikacja hipotez statystycznych testy dla dwóch zbiorowości Weryfikacja hipotez statystycznych testy dla dwóch zbiorowości Informatyka 007 009 aktualizacja dla 00 JERZY STEFANOWSKI Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Plan wykładu. Przypomnienie testu dla

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( ) Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału

Bardziej szczegółowo

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. laboratoria 30 zaliczenie z oceną

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. laboratoria 30 zaliczenie z oceną Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Andrzej Tarłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów: Stacjonarne

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych

Bardziej szczegółowo

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński Analiza wariancji dr Janusz Górczyński Wprowadzenie Powiedzmy, że badamy pewną populację π, w której cecha Y ma rozkład N o średniej m i odchyleniu standardowym σ. Powiedzmy dalej, że istnieje pewien czynnik

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PROCESU CZYSZCZENIA NASION GORCZYCY. CZ. 2. ALGORYTMY PROCESU CZYSZCZENIA

ANALIZA PROCESU CZYSZCZENIA NASION GORCZYCY. CZ. 2. ALGORYTMY PROCESU CZYSZCZENIA Inżynieria Rolnicza 9(134)/2011 ANALIZA PROCESU CZYSZCZENIA NASION GORCZYCY. CZ. 2. ALGORYTMY PROCESU CZYSZCZENIA Zdzisław Kaliniewicz, Krzysztof Konrad Jadwisieńczak Katedra Maszyn Roboczych i Procesów

Bardziej szczegółowo

Wybrane statystyki nieparametryczne. Selected Nonparametric Statistics

Wybrane statystyki nieparametryczne. Selected Nonparametric Statistics Wydawnictwo UR 2017 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 2/20/2017 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2017.2.13 WIESŁAWA MALSKA Wybrane statystyki nieparametryczne Selected

Bardziej szczegółowo

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

laboratoria 24 zaliczenie z oceną Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Andrzej Tarłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów: Niestacjonarne

Bardziej szczegółowo

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych kod modułu: 2BL_02 1. Informacje ogólne koordynator

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych 1 Laboratorium III: Testy statystyczne Spis treści Laboratorium III: Testy statystyczne... 1 Wiadomości ogólne... 2 1. Krótkie przypomnienie wiadomości na temat testów statystycznych... 2 1.1. Weryfikacja

Bardziej szczegółowo

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 07/08 IN--008 STATYSTYKA W INŻYNIERII ŚRODOWISKA Statistics in environmental engineering

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4. Testowanie hipotez Niech X = (X 1... X n ) będzie próbą losową na przestrzeni X zaś P = {P θ θ Θ} rodziną rozkładów prawdopodobieństwa określonych na przestrzeni próby X. Definicja 1. Hipotezą zerową Θ

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego

Bardziej szczegółowo

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół

Bardziej szczegółowo

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW Było: Testowanie hipotez (ogólnie): stawiamy hipotezę, wybieramy funkcję testową f (test statystyczny), przyjmujemy poziom istotności α; tym samym wyznaczamy obszar krytyczny testu (wartość krytyczną funkcji

Bardziej szczegółowo

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia Specjalność: Inżynieria Powierzchni

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia Specjalność: Inżynieria Powierzchni Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia Specjalność: Inżynieria Powierzchni Przedmiot: Statystyczne Sterowanie Procesami Rodzaj przedmiotu: Obowiązkowy Kod przedmiotu:

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności Statystyka matematyczna. Wykład V. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Weryfikacja hipotezy o równości wartości średnich w dwóch populacjach 2 3 Weryfikacja hipotezy o równości wartości średnich

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady

Bardziej szczegółowo

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska Porównanie modeli statystycznych Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska Jaka jest miara podobieństwa? Aby porównywać rozkłady prawdopodobieństwa dwóch modeli statystycznych możemy użyć: metryki dywergencji

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH TETOWANIE HIPOTEZ TATYTYCZNYCH HIPOTEZA TATYTYCZNA przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Prawdziwość tego przypuszczenia jest oceniana na

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego

Bardziej szczegółowo

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II Podział zmiennych Zmienne zależne zmienne, które są przedmiotem badania, których związki z innymi zmiennymi chcemy określić Zmienne

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA LISTA 10 1.Dokonano 8 pomiarów pewnej odległości (w m) i otrzymano: 201, 195, 207, 203, 191, 208, 198, 210. Wiedząc,że błąd pomiaru ma rozkład normalny

Bardziej szczegółowo

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii SPIS TREŚCI Przedmowa... 11 Wykaz symboli... 15 Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku... 15 Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii mnogości (rachunku zbiorów)... 16 Symbole stosowane

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 Populacje i próby danych POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA population Obserwacje dla wszystkich osobników danego gatunku / rasy PRÓBA DANYCH sample Obserwacje dotyczące

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 Metody sprawdzania założeń w analizie wariancji: -Sprawdzanie równości (jednorodności) wariancji testy: - Cochrana - Hartleya - Bartletta -Sprawdzanie zgodności

Bardziej szczegółowo

Jednoczynnikowa analiza wariancji

Jednoczynnikowa analiza wariancji Jednoczynnikowa analiza wariancji Zmienna zależna ilościowa, numeryczna Zmienna niezależna grupująca (dzieli próbę na więcej niż dwie grupy), nominalna zmienną wyrażoną tekstem należy w SPSS przerekodować

Bardziej szczegółowo

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska D syst D śr m 1 3 5 2 4 6 śr j D 1

Bardziej szczegółowo

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa Weryfikacja hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o prawdziwości lub fałszywości którego wnioskuje się na podstawie

Bardziej szczegółowo

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem. Teoria błędów Wskutek niedoskonałości przyrządów, jak również niedoskonałości organów zmysłów wszystkie pomiary są dokonywane z określonym stopniem dokładności. Nie otrzymujemy prawidłowych wartości mierzonej

Bardziej szczegółowo

JEDNOCZYNNIKOWA ANOVA

JEDNOCZYNNIKOWA ANOVA Analizę ANOVA wykorzystujemy do wykrycia różnic pomiędzy średnimi w więcej niż dwóch grupach/więcej niż w dwóch pomiarach JEDNOCZYNNIKOWA ANOVA porównania jednej zmiennej pomiędzy więcej niż dwoma grupami

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Hipotezy i Testy statystyczne Każde

Bardziej szczegółowo

166 Wstęp do statystyki matematycznej

166 Wstęp do statystyki matematycznej 166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 4 Temat: Analiza korelacji i regresji dwóch zmiennych

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji Test zgodności Chi-kwadrat Sprawdza się za jego pomocą ZGODNOŚĆ ROZKŁADU EMPIRYCZNEGO Z PRÓBY Z ROZKŁADEM HIPOTETYCZNYM

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 Jednoczynnikowa analiza wariancji i porównania wielokrotne (układ losowanych bloków randomized block design RBD) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy,

Bardziej szczegółowo

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe

Bardziej szczegółowo

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015 Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Inżynierii Środowiska obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015 Kierunek studiów: Inżynieria Środowiska

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz. LABORATORIUM 4 1. Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz. I) WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE (STATISTICAL INFERENCE) Populacja

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1 KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Wprowadzenie do statystyki Introduction to statistics Kod Punktacja ECTS* 1 Koordynator Prof. dr hab. Jerzy Wołek Zespół dydaktyczny Prof. dr hab. Jerzy Wołek doktoranci

Bardziej szczegółowo

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW Założenia do analizy wariancji dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW anna_rajfura@sggw.pl Zagadnienia 1. Normalność rozkładu cechy Testy: chi-kwadrat zgodności, Shapiro-Wilka, Kołmogorowa-Smirnowa

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2

LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2 LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2 TEORIA ESTYMACJI I 1. ODRZUCANIE WYNIKÓW WĄTPLIWYCH PRÓBA P (m) (m-elementowa) Obliczenie: ; s bez wyników wątpliwych Odrzucenie wyników z poza przedziału: 3s PRÓBA LOSOWA

Bardziej szczegółowo

Laboratorium metrologii

Laboratorium metrologii Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki Instytut Technologii Mechanicznej Laboratorium metrologii Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych Temat ćwiczenia: Pomiary wymiarów zewnętrznych Opracował:

Bardziej szczegółowo

1 Estymacja przedziałowa

1 Estymacja przedziałowa 1 Estymacja przedziałowa 1. PRZEDZIAŁY UFNOŚCI DLA ŚREDNIEJ (a) MODEL I Badana cecha ma rozkład normalny N(µ, σ) o nieznanym parametrze µ i znanym σ. Przedział ufności: [ ( µ x u 1 α ) ( σn ; x + u 1 α

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. Wysuwamy hipotezy: zerową (podstawową H ( θ = θ i alternatywną H, która ma jedną z

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.

Bardziej szczegółowo

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28 Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu Wykład 11-12 Centralne twierdzenie graniczne Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu Centralne twierdzenie graniczne (CTG) (Central Limit Theorem - CLT) Centralne twierdzenie graniczne (Lindenberga-Levy'ego)

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI WYDZIAŁ GEOINŻYNIERII, GÓRNICTWA I GEOLOGII KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Statystyka matematyczna Nazwa w języku angielskim: Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Górnictwo

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Dwuczynnikowa analiza wariancji (2-way

Bardziej szczegółowo

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów LISTA 4 1.Na pewnym obszarze dokonano 40 pomiarów grubości warstwy piasku otrzymując w m.: 54, 58, 64, 69, 61, 56, 41, 48, 56, 61, 70, 55, 46, 57, 70, 55, 47, 62, 55, 60, 54,57,65,60,53,54, 49,58,62,59,55,50,58,

Bardziej szczegółowo

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4 Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4 Konrad Miziński, nr albumu 233703 31 maja 2015 Zadanie 1 Wartości oczekiwane µ 1 i µ 2 oszacowano wg wzorów: { µ1 = 0.43925 µ = X

Bardziej szczegółowo

Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski

Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski Nazwa przedmiotu INFORMATYKA I BIOSTATYSTYKA Kod przedmiotu WL_ 10 Poziom studiów Jednolite studia magisterskie Status przedmiotu x podstawowy uzupełniający

Bardziej szczegółowo